Thường thì sau khi thu thập được một lượng qualitative data về, người nghiên cứu sẽ phải tự đặt ra câu hỏi là làm sao để hiểu và xử lý cái đống này đây. Có phải câu hỏi đó đặt ra quá trể hay không? Theo cá nhân thôi thì chưa hẵn, bởi lẽ thông thường hướng phân tích những số liệu dạng text (qualitative data) được để mở. Lý do là vì khó có thể định hình được chính xác nội dung của lượng qualitative data mà chúng ta thu được nó sẽ thế nào.

Tiếp theo loạt bài về so sánh giữa các nhóm đối tượng, bài viết này trình bày cách so sánh khi trường hợp các nhóm này hơi phức tạp hơn một chút. Ví dụ cụ thể như sau:

Trong các bài viết về so sánh hôm trước, tôi có hay đề cập đến hệ số p. Bài viết này xin được giải thích tóm gọn về hệ số này. Ở đây tôi không diễn giải chi tiết về cách tính và các vấn đề lý thuyết xoay quanh mà chỉ giải thích nó về mặt ứng dụng để người dùng SPSS hay các ứng dụng thống kê khác có thể hiểu và đọc được các kết quả khi có hệ số này đi kèm.

Tiếp theo bài dùng Chi-square và T-test hôm trước, bài này giới thiệu về cách dùng One-way ANOVA để thực hiện việc so sánh giữa các nhóm đối tượng. Trong các ví dụ hôm trước, ta có 2 nhóm đối tượng. Còn lần này, ta có 3 nhóm đối tượng trở lên với biến cần so sánh ở dạng scale. Ví dụ cụ thể như sau: